ChartNet ist ein umfangreicher, qualitativ hochwertiger multimodaler Datensatz, der 2026 vom MIT in Zusammenarbeit mit IBM Research und anderen Institutionen veröffentlicht wurde. Die zugehörigen Forschungsarbeiten sind folgende: ChartNet: Ein millionenfacher, hochwertiger multimodaler Datensatz für ein robustes ChartverständnisZiel ist es, die Mängel bestehender Modelle beim gemeinsamen Schlussfolgern geometrischer visueller Muster, strukturierter numerischer Werte und Textbeschreibungen zu beheben, und wird häufig beim Training und der Evaluierung von Modellen für das Graphverständnis, das intermodale Schlussfolgern und visuelle Sprachmodelle eingesetzt. Dieser Datensatz enthält 4,2 Millionen synthetische Diagrammbeispiele, 94.643 manuell verifizierte Diagrammbeispiele und 30.000 reale Diagramme, die 24 Diagrammtypen und 6 Plotbibliotheken abdecken.

Datensatzzusammensetzung

• 4,2 Millionen synthetische Chartbeispiele
• 94.643 Beispiele manuell geprüfter Charts
• 2.000 manuell überprüfte Bewertungsmuster
• 30.000 realweltliche Szenendiagramme
• 24 Diagrammtypen
• 6 Arten von Zeichenbibliotheken

Richtlinien

• Die Teilmengen core, reasoning, human_verified, grounded_qa und full reasoning entsprechen den Hinweisen zur Datenverfügbarkeit und dürfen nicht für kommerzielle Entwicklungen oder den Einsatz verwendet werden.
• Einhaltung der Core-Permissive-Teilmenge CDLA-zulässig-2.0 Protokoll